基于三角形重心扫描的改进APIT无线传感器网络自定位算法

传感器节点的自定位问题是无线传感器网络的重要研究内容之一.APIT是一种主要的非基于测距的定位算法.相对于其他非基于测距定位算法,APIT具有定位精度高、通信开销小等优点.但是,APIT要求有较高的锚节点密度,而且在APIT测试过程中,边界效应以及低邻居节点密度容易增加InToOut和OutToOn测试错误的发生次数.另外,APIT算法中的网格扫描算法对于OutToIn错误的容错性较差且其执行效率低.针对以上问题,提出了一种基于三角形重心扫描的改进APIT算法.首先,分析了APIT测试中的两种典型错误InToOut和OutToIn错误产生的原因,引入了对APIT测试方法的两处改进;然后,分析了网格扫描算法对节点定位精度和算法执行效率的影响,提出了一种三角形重心扫描法,有效改进了算法的定位精度和执行效率;最后,通过仿真实验验证了改进后的算法不但可以有效地减少InToOut和OutToIn两类错误发生的次数,提高平均定位精度,改善算法的性能,而且对OutToIn错误的容错性更强,执行效率更高,能够显著地提高节点的平均精度.     

基于CC2510的DV-Hop定位算法的改进

DV-Hop算法是无线传感器网络中常用的定位算法,利用CC2510芯片结合接收信号强度指示(RSSI)算法和DV-Hop算法提出了一种改进的算法。此算法在DV-Hop的执行中利用测得的RSSI来改进算法。仿真结果表明:该定位算法能够更加精确地测量未知节点和信标节点之间的距离,提高了未知节点定位精度。     

基于改进APIT算法的无线传感器网络节点定位

定位技术是无线传感器网络中一个比较重要的技术.近似三角形内点测试(APIT)算法是一种比较常用的算法,为了提高无线传感器网络(WSNs)定位精度,在APIT算法的基础上进行改进,将三角形进行中垂线分割成4个或者6个小区间,通过对各个节点接收到目标节点信号强度进行比较,判断目标节点位于哪一个小区域内.通过仿真可以得到,改进的APIT算法精度上有了很大的提高.     

一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

针对DV-Hop定位算法以平均跳段距离代替实际直线距离而导致定位误差较大这一问题,提出了一种改进的DV-Hop定位算法.在改进算法中,锚节点通过实际距离和估计距离的误差来修正每跳平均距离.改进DV-Hop节点坐标计算方法,摒弃传统的三边定位算法而采用新的二维双曲线定位算法计算节点坐标.最后求得包含误差修正值的最终节点坐...     

基于APIT和粒子滤波的无线移动节点定位算法研究

传统的近似三角形内点测试( APIT),即近似三角形内点测试定位算法,广泛应用于静态节点定位.结合粒子滤波提出改进算法,将APIT算法推广到节点动态定位.算法根据节点的移动性和APIT多边重合区域确定采样区域,通过目标节点的接收信号强度指示(RsSI)序列值过滤样本,使样本值的数学期望收敛于目标节点.仿真表明:该算法有...     

无线传感器网络DV-Hop定位算法的改进

在传统DV-Hop算法中,未知节点仅接收最近锚节点估计的平均跳距,增加了平均跳距估计误差,导致定位误差较大。针对该问题,提出一种改进的DV-Hop算法。该算法在计算未知节点到各锚节点的跳数和距离时,对未知节点接收的多个锚节点的跳段距离进行加权,获得较优平均跳距。同时修正定位得到的未知节点坐标,将已定位的未知节点升级为锚节点,并参与到其他未知节点的定位中。Matlab仿真结果表明,改进算法的定位精度比传统DV-Hop算法提高了10.26%~15.38%,较冯江等人提出的改进算法(计算机工程,2012年第19期)提高了2.0%~3.78%。覆盖率比传统DV-Hop算法提高了8.6%~12.7%,较张静等人提出的改进算法(计算机应用,2011年第7期)提高了约1.3%。     

WSN定位算法APIT的改进型设计

APIT算法是WSN中应用广泛的一种定位算法,在定位中要求有较高的信标节点密度和网络连通度,而现实中未知节点的分布是随机分布的.为了提高定位精度,针对传统 APIT 定位算法在节点分布不均匀和信标节点较少时定位误差较大的问题,对原算法进行改进.仿真结果表明,改进后的 APIT算法定位精度和网络覆盖率相比于原算法都有明显的提高.     

面向复杂山地环境的WSN节点三维定位算法

无线传感器网络(WSN)在复杂的山地环境中进行节点定位时,节点部署稀疏会造成定位误差。为此,提出一种WSN节点三维定位算法。根据节点的稀疏程度,融合三维近似三角形内点测试(APIT)算法和DV-Hop算法预估未知节点位置,并搜索邻近节点形成平面,经过未知节点的坐标向平面作垂线,得到垂点坐标的平均值作为未知节点的最终位置。实验结果表明,与APIT算法、DV-Hop算法相比,该算法提高了节点定位精度。     

基于RSSI比值修正的无线传感器网络DV-Hop定位算法

针对传统原DV-Hop算法未考虑因邻居节点间分布不均直接使用跳数来估计每跳距离而导致对未知节点到信标节点的距离估算造成较大的误差,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)比值修正距离估计定位算法,把RSSI作为节点间欧氏距离的比征来修正每一跳的距离.仿真实验表明:该改进算法在几乎没有增加通信开销的前提下有效地提高了DV-Hop定位精度,同时增强了算法的环境适应性.     

基于APIT的无线传感器网络三维定位算法

根据经典的APIT算法特点,将其扩展到三维空间中实现节点的定位。针对APIT算法的不足,提出了一种改进的TDAPIT算法,并从节点定位误差和定位覆盖率两个方面分析算法的性能。在改进的算法中利用了循环的思想,大大减少了不良节点的数量。仿真实验结果证明,TDAPIT算法可以较好地应用于三维空间定位,而且在定位覆盖率上比APIT有了明显提高。     

稀疏节点下APIT算法的一种改进

APIT定位算法对硬件要求不高,定位较精确,易于实现,被广泛应用于无线传感器网络定位系统,但存在因锚节点稀疏而带来的定位精度低的问题;对APIT算法进行了深入分析,通过引进新的算法(设置一个计数器比较判内判外的次数,然后比较其权重提高判别的准确率;或者利用计数器计算跳数最后用三边测量法估算位置)对其在节点稀疏环境下边缘地区无法定位的问题进行改进,并从节点比例方面比较了两种算法的定位精度和覆盖范围;在1000m*1000m范围内设置160个未知节点与80个锚节点并逐次改变锚节点个数进行仿真定位;结果表明,在锚节点稀疏情况下,改进的APIT算法定位精度和覆盖率均远高于传统APIT算法。     

基于四面体质心迭代的三维APIT定位算法研究

本文针对三维无线传感器网络中APIT定位算法覆盖效率低的问题,提出一种基于质心迭代的三维APIT定位算法（TC-APIT）。该算法对包含未知节点的四面体进行质心迭代求解,减少了网格扫描法的计算量。同时该算法将已经定位的未知节点晋升为锚节点,对网络中的稀疏节点进行重新定位。仿真结果表明：改进后的算法相比于原有APIT定位算法,实现了稀疏节点定位,覆盖率增大12%左右。     

基于锚球交域重心的WSN三维定位算法研究

针对无线传感器网络在三维空间应用场景,基于Bounding Cube算法,提出一种基于锚球交域重心的无线传感器网络三维定位算法,通过求解相交球区域重心,确定未知节点可能的定位坐标位置。算法通过降维处理,简化了计算的复杂度。仿真结果表明,在10 m×10 m×10 m的区域内随机部署1 000个传感器节点,锚节点比例由4%增加到10%的过程中,算法的定位精度比Bounding Cube算法平均提升了48.93%,仅需40个锚节点,就能将定位误差降低到31.96%。     

一种基于锚节点筛选的改进DV-Hop算法

作为一种经典的无线传感网节点非测距定位算法,DV-Hop定位算法有其一定的优势,但其仅适用于节点均匀分布的情况,如果在节点分布不均匀的网络中,定位结果则存在较大的偏差。针对这一问题,研究人员提出一种锚节点筛选定位算法(Anchors Filtering DV-Hop,AFDV-Hop),它是通过筛选合格的锚节点对未知节点定位。与DV-Hop算法相比,AFDV-Hop算法在节点分布不均匀的情况下,对定位精度有一定程度的改善,但由于该算法对均匀度的计算较为简略,算法的改进程度并不明显。本文对该算法中锚节点的筛选和均匀度的衡量方式进行改进,以验证此AFDV-Hop算法对DV-Hop算法改进的优越性。仿真结果表明,对于节点定位偏差的改善将随着节点不均匀度的增加而更为显著。     

基于平均跳距估计的改进DV-Hop定位算法

传统DV—Hop定位算法只考虑了最近一个锚节点估计的平均每跳距离,而单个锚节点估计的平均每跳距离值无法准确地反映网络的实际平均跳距,导致定位误差较大。针对这一问题,提出一种基于平均跳距估计的改进DV—Hop定位算法。改进算法在计算未知节点到各个锚节点距离时,考虑到离该未知节点最近的锚节点到其它锚节点的距离及跳数的不同,计算出不同的平均跳距,使其更接近于实际平均跳距。仿真结果表明,与传统DV—Hop算法相比,改进算法在不需要增加节点的硬件开销的基础上能更有效地提高定位精度,并且算法简单,计算量小,是无线传感器网络中节点定位的一种实用方案。     

基于移动锚节点的改进DV-Hop算法

DV-Hop是一种典型的无须测距的定位算法,针对该算法在定位过程中存在的定位精度不高的问题,提出了一种基于移动锚节点的改进算法。利用锚节点的移动形成多个虚拟锚节点,有效减少了锚节点的使用数量;并在原算法基础上,修正平均跳距,使其更接近真实值。仿真结果表明:改进算法定位误差比传统DV-Hop算法平均降低了约 30%,大大提高了定位精度。     

基于无线传感器网络的DV-Hop定位算法的改进

在无线传感器网络的定位算法中,距离向量-跳段(DV-Hop)是典型的无需测距算法之一,但其定位精度不高。为提高算法的定位精度,通过对DV-Hop算法的理论分析,找出该算法产生误差的主要原因。针对该算法存在的缺陷,新算法巧妙利用无线信号在同种介质中传播速度的不变性,用计数器来测量锚节点间的传送时间以及锚节点与未知节点间的传送时间,并利用该时间比例来修正未知节点的估计距离。通过仿真实验表明:新算法减少了定位误差,提高了定位精度。     

基于平均跳距估计和位置修正的DV-Hop定位算法

针对传统DV-Hop定位算法只考虑了最近一个锚节点估计的平均跳距,而导致定位误差较大这一问题,提出了一种基于平均跳距估计和位置修正的改进DV-Hop定位算法.改进算法在计算未知节点到各个锚节点距离时,考虑到离该未知节点最近的锚节点到其它锚节点的距离及跳数的不同,计算出不同的平均跳距,使其更接近于实际平均跳距,另外,改进算法还对初步定位结果进行了循环位置修正.仿真结果表明,与传统DV-Hop算法相比,改进算法在不需要增加节点的硬件开销的基础上能更有效地提高定位精度,并且算法简单,计算量小,是无线传感器网络中节点定位的一种实用方案.     

融合正余弦优化与跳距优化的DV-Hop定位算法

针对DV-Hop定位算法中跳距计算不精确以及最小二乘法求解不能达到最优无偏状态导致定位不准确的问题,提出一种融合正余弦优化与跳距优化的DV-Hop定位算法,并给出了最优化锚节点的概念.该算法首先选取每个未知节点周围所有锚节点中平均跳距最小的锚节点作为最优化锚节点;然后选取其余任一锚节点与未知节点构成三角形,将最优化锚节...     

改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

为了解决DV-Hop算法定位精度低的问题,提出一种分轮优化的改进DV-Hop定位算法。首先通过跳数阈值限制锚节点广播信息的范围;其次用每轮锚节点的平均每跳距离误差来修正锚节点的平均每跳距离;然后通过共线度检测区域,找出适合定位的锚节点组;再用三边测量法计算出参与定位的每组锚节点组的定位结果,用所有锚节点组定位结果的均值作为未知节点的估计位置;最后把本轮定位的未知节点升级为新的锚节点,进行下一轮定位。仿真结果表明,改进算法在不增加额外硬件开销的基础上,减小了定位误差,有效地提高了定位精度。